Număr de credite: 7

Cod: AMR1130

Predare: curs: 2h, seminar: 1h

Limba de predare:

Tip: curs principal, semestrul 1, Masteratul Managementul Strategic al Resurselor Umane

Lectures 

Why and What Is Data Mining? RapidMiner: Fundamental Terms

The Virtuous Cycle of Data Mining. RapidMiner: Design

Data Mining Methodology and Best Practices. RapidMiner: Analysis Processes

Data Mining Applications in Marketing and CRM. RapidMiner: Display

The Lure of Statistics: Data Mining Using Familiar Tools. RapidMiner: Repository

Decision Trees

Artificial Neural Networks

Nearest Neighbor Approaches

Market Basket Analysis and Association Rules

Automatic Cluster Detection

Text Mining

More examples and practice & Project discussions

More examples and practice & Project discussions

More examples and practice & Project discussions

Seminars

Why and What Is Data Mining? RapidMiner: Fundamental Terms

The Virtuous Cycle of Data Mining. RapidMiner: Design

Data Mining Methodology and Best Practices. RapidMiner: Analysis Processes

Data Mining Applications in Marketing and CRM. RapidMiner: Display

The Lure of Statistics: Data Mining Using Familiar Tools. RapidMiner: Repository

Decision Trees

Artificial Neural Networks

Nearest Neighbor Approaches

Market Basket Analysis and Association Rules

Automatic Cluster Detection

Text Mining

More examples and practice & Project discussions

More examples and practice & Project discussions

More examples and practice & Project discussions

Berry, M. J. şi Linoff, G. S. 2004/2011. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. John Wiley & Sons.

RapidMiner User Manual. www.rapid-i.com.

Comșa, M. 2022. Data mining pentru științele sociale. Volumul 1: Pregătirea datelor în RapidMiner Studio Cluj-Napoca: Presa Universitară Clujeană, ISBN 978-606-37-1497-9, 290 pag.

100% exam

Obiectivul general al disciplinei: Cursul urmăreşte să prezinte la un nivel introductiv principalele practici, instrumente şi tehnici specifice domeniului data mining.

Obiectivele specifice: Să recunoască şi să descrie o situaţii şi probleme în care data mining poate fi utilizată.

Să identifice conceptele şi variabilele specifice unor domenii diferite şi în cadrul acestora a unor probleme specifice.

Să transpună problemele identificate în probleme practice / tehnice.

Să identifice tehnicile de data mining potrivite pentru rezolvarea problemelor practice şi să selecteze una dintre acestea.

Să identifice sursele de date necesare.

Să implementeze tehnica de data mining selectată folosind softul RapidMiner.

Să interpreteze rezultatele obţinute şi să le traducă în recomandări / soluţii relativ la problemele identificate anterior.